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• 詳細(xì)解釋opencv python中的 cv.approxPolyDP

  在OpenCV Python中，cv.approxPolyDP是一個(gè)用于多邊形逼近的函數(shù)。它使用Douglas-Peucker算法來減少多邊形的點(diǎn)數(shù)。 該函數(shù)需要兩個(gè)參數(shù)：輸入多邊形和一個(gè)表示逼近精度的參數(shù)。輸入多邊形是一個(gè)由點(diǎn)組成的數(shù)組，而逼近精度是一個(gè)用于控制輪廓近似的精度參數(shù)。 該函數(shù)在輸入多邊

  2024年02月11日

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• OpenCV每日函數(shù) 相機(jī)校準(zhǔn)calibrateCamera函數(shù)

  1、概述 ????????估計(jì)相機(jī)參數(shù)的過程稱為相機(jī)校準(zhǔn)。 ????????這意味著我們擁有相機(jī)所需的所有信息（參數(shù)或系數(shù)），以確定現(xiàn)實(shí)世界中的3D 點(diǎn)與其在該校準(zhǔn)相機(jī)捕獲的圖像中對應(yīng)的 2D 投影（像素）之間的準(zhǔn)確關(guān)系。 ????????通常這意味著恢復(fù)兩種參數(shù) ?????

  2024年02月10日

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  【OpenCV 例程 300篇】223. 特征提取之多邊形擬合（cv.approxPolyDP）

  『youcans 的 OpenCV 例程200篇 - 總目錄』 目標(biāo)特征的基本概念 通過圖像分割獲得多個(gè)區(qū)域，得到區(qū)域內(nèi)的像素集合或區(qū)域邊界像素集合。我們把感興趣的人或物稱為目標(biāo)，目標(biāo)所處的區(qū)域就是目標(biāo)區(qū)域。 特征通常是針對于圖像中的某個(gè)目標(biāo)而言的。圖像分割之后，還要對目標(biāo)區(qū)

  2024年02月04日

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• OpenCV每日函數(shù) 了解不同的圖像哈希函數(shù)、以及OpenCV的img_hash哈希模塊

  ????????圖像哈希是 使用算法為圖像分配唯一哈希值的過程 。圖像的副本都具有完全相同的哈希值。因此，它有時(shí)被稱為“數(shù)字指紋”。 ????????在深度學(xué)習(xí)普及之前，一些搜索引擎使用散列技術(shù)來索引圖像。這就需要一個(gè)哈希函數(shù)，對于文件的微小更改，該函數(shù)會

  2024年02月11日

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  cv2.approxPolyDP函數(shù)實(shí)現(xiàn)輪廓線的多邊形逼近

  ????????實(shí)際項(xiàng)目需要擬合輪廓線，提取更貼合目標(biāo)的四個(gè)點(diǎn)，于是找到了cv2.approxPolyDP函數(shù)。cv2.approxPolyDP() 使用了Douglas-Peucker算法，算法原理如下： 輸入一組曲線點(diǎn)集合S，輸出折線點(diǎn)集合T流程： ????????step1、設(shè)閾值thresh，取A的起點(diǎn)A和終點(diǎn)B加入T； ????????st

  2023年04月13日

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  cv2.approxPolyDP()函數(shù)的輸出，為近似多邊形的頂點(diǎn)坐標(biāo)

  原始圖像為 經(jīng)過輪廓檢測，輸出的Value值為cnt，類型為list，元素個(gè)數(shù)為11，即包含11個(gè)輪廓 ?c0為在cnt中索引為0，代表第一輪廓，即三角形輪廓 ? ?下面進(jìn)行輪廓近似 cv2.apaproxPloyDP函數(shù)輸出的approx，元素個(gè)數(shù)為3，即三角形三個(gè)頂點(diǎn) ? ?

  2024年02月15日

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  opencv識別不同形狀

  基本思路：將圖片轉(zhuǎn)化為灰度圖后，過濾出邊緣，并識別頂點(diǎn)，通過統(tǒng)計(jì)頂點(diǎn)的個(gè)數(shù)來判斷形狀 過濾出邊緣 識別圖片中形狀的邊緣 根據(jù)頂點(diǎn)數(shù)輸出形狀

  2024年02月15日

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• OpenCV截取ROI區(qū)域——多種形狀(圓形)

  背景：在做一個(gè)中國象棋機(jī)器人的項(xiàng)目，項(xiàng)目中需要識別象棋棋子上的漢字，計(jì)劃采用CNN的方式實(shí)現(xiàn)這一功能。在制作CNN訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集的時(shí)候，需要一個(gè)截取象棋中心文字的問題。當(dāng)我們定位到一個(gè)象棋的位置之后，我首先將包裹象棋的一個(gè)50*50的矩形取閾截取出來，但是，

  2024年02月16日

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  opencv形狀匹配（cv2.matchShape）

  ? ?

  2024年02月14日

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• 基于OpenCV的圖像顏色與形狀識別的原理2

  基于OpenCV的圖像顏色與形狀識別通常涉及以下幾個(gè)步驟： 圖像讀?。菏褂肙penCV的cv2.imread()函數(shù)讀取圖像。 預(yù)處理：可能包括圖像的灰度轉(zhuǎn)換、二值化、濾波等，以減少噪聲和無關(guān)信息。 顏色識別： 顏色空間轉(zhuǎn)換：將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為HSV（色調(diào)、飽和度、值）或HSL（色

  2024年02月02日

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